【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力，具体为基于人工算法的电网负荷辨识方法。
技术介绍
0、
技术介绍
：
1、在电网负荷辨识领域方面存在的现实问题有：数据缺失和噪声、非线性关系、实时性要求等。其中，数据缺失和噪声，是指在电网负荷数据中存在缺失值和噪声，这会对负荷辨识造成影响。人工算法能够通过对数据进行处理和插值来弥补缺失值，以及通过滤波和平滑等技术来减少噪声的影响。
2、非线性关系，则是指电网负荷与时间、天气等因素之间存在复杂的非线性关系。人工算法可以通过灵活的模型结构和参数调整来适应非线性情况，并且可以引入非线性特征工程来提高负荷辨识的准确度。
3、实时性要求，是指电网负荷辨识需要具备一定的实时性，以快速响应系统变化。人工算法可以通过优化算法和并行计算等手段来提高计算效率，以满足实时性要求。
技术实现思路
1、针对
技术介绍
所述的不足，本专利技术提供基于人工算法的电网负荷辨识方法。具体如下：
2、基于人工算法的电网负荷辨识方法按如下步骤进行：
3、步骤1：数据收集：从电力系统中收集大量历史数据、实时监测数据和其他相关数据，这些数据将作为训练数据用于建立负荷预测模型。
4、步骤2：数据清洗和处理：清洗和处理数据包括去除异常数据、缺失值处理和特征提取等工作。此过程将确保训练数据的准确性和一致性。
5、步骤3：建模：选择适当的人工智能算法，例如神经网络、遗传算法、深度学习等，根据训练数据建立负荷预测模型。这需要仔细设置模型的
6、步骤4：模型评估：使用测试数据来评估模型的准确性和预测能力。对于建立好的模型，可以使用不同的指标如均方根误差(rmse)、平均绝对误差(mae)来评估模型的性能。
7、步骤5：预测：当负荷预测模型建成后，即可对未来的负荷进行预测，这将有助于电力系统的日常运营和管理工作，提高电力系统运行的效率和可靠性。
8、有益的技术效果
9、本专利技术方法具有如下特点：
10、针对数据缺失和噪声的问题，本专利技术所述的人工算法能够通过对数据进行处理和插值来弥补缺失值，以及通过滤波和平滑等技术来减少噪声的影响。
11、针对非线性关系的问题，本专利技术所述的人工算法可以通过灵活的模型结构和参数调整来适应非线性情况，并且可以引入非线性特征工程来提高负荷辨识的准确度。
12、针对实时性要求的问题，本专利技术所述的人工算法可以通过优化算法和并行计算等手段来提高计算效率，以满足实时性要求。
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1.基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：按如下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤1中，历史数据：包括过去几年或更长时间段的负荷数据，以及与该时间段相关的气象数据、节假日数据、经济指标等；
3.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤1中，所述其他相关数据，为气象数据、节假日数据、电力供应和需求数据，其中：
4.根据权利要求1、2或3任一所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：负荷预测模型为：
5.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤2中，对收集到的数据进行预处理，以确保训练数据的准确性和一致性；具体为：
6.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤2中，数据清洗和处理公式为：X'(t)＝g(X(t))
7.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：步骤3所述的负荷预测建模，是通过对历史数据进行分析和建模，得到一个准确且可靠的负
8.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤4中，需要将预测结果和实际数据进行比对，以评估模型的性能；具体采用：均方根误差、平均绝对误差或精度分析。
9.根据权利要求8所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：均方根误差RMSE：是衡量预测值与实际值差距的一种指标，其计算公式如下：
10.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤4中，模型评估公式为：
...【技术特征摘要】
1.基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：按如下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤1中，历史数据：包括过去几年或更长时间段的负荷数据，以及与该时间段相关的气象数据、节假日数据、经济指标等；
3.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤1中，所述其他相关数据，为气象数据、节假日数据、电力供应和需求数据，其中：
4.根据权利要求1、2或3任一所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：负荷预测模型为：
5.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，其特征在于：在步骤2中，对收集到的数据进行预处理，以确保训练数据的准确性和一致性；具体为：
6.根据权利要求1所述的基于人工算法的电网负荷辨识方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李云，石文娟，程思远，欧阳红，江再玉，王鹏，宋振世，凌凡，
申请(专利权)人：北京中电普华信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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